Методы предсказательного моделирования для оценки остаточной прочности деревянных конструкций на основе экспериментальных данных

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Оценка несущей способности и прогнозирование остаточной прочности существующих конструкций является одной из самых сложных задач. Такое прогнозирование обычно выполняется на основе экспериментальных разрушающих испытаний образцов. Предложена методология прогнозирования остаточной прочности деревянных конструкций, основанная на результатах экспериментальных исследований по определению кратковременного сопротивления чистой древесины. В качестве объектов исследования были выбраны деревянные стропильные системы жилых домов 1950-х и начала 1960-х гг. постройки в г. Владимире. Для построения предсказательной модели остаточного ресурса конструкции были применены методы интерполяции и экстраполяции. Приведены подробные расчеты, наглядно показывающие возможность применения этих методов. Определено, что метод авторегрессии (метод Берга) показывает хорошие предсказательные результаты, коррелирующийся с экспериментальными данными других исследований и теоретическими предпосылками. Прогнозирование остаточного ресурса конструкции является ключевым фактором в обеспечении надежности и безопасности зданий, а также уменьшении эксплуатационных расходов в будущем.

Об авторах

Сергей Иванович Абрахин

Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых

Email: abrahin_s@vlsu.ru
ORCID iD: 0009-0002-8589-4826
SPIN-код: 2121-2007

кандидат технических наук, доцент кафедры строительных конструкций

Российская Федерация, 600000, г. Владимир, ул. Горького, д. 87

Анастасия Васильевна Лукина

Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: pismo.33@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6065-678X
SPIN-код: 8745-0004

кандидат технических наук, доцент кафедры архитектурно-строительного проектирования и физики среды

Российская Федерация, 129337, Центральный федеральный округ, г. Москва, Ярославское шоссе, д

Михаил Сергеевич Лисятников

Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых

Email: mlisyatnikov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5262-6609
SPIN-код: 4089-7216

кандидат технических наук, доцент кафедры строительных конструкций

Российская Федерация, 600000, г. Владимир, ул. Горького, д. 87

Данила Александрович Чибрикин

Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых

Email: dachibrikin@outlook.com
ORCID iD: 0000-0001-9278-4559
SPIN-код: 1809-6997

кандидат технических наук, доцент кафедры строительных конструкций

Российская Федерация, 600000, г. Владимир, ул. Горького, д. 87

Список литературы

  1. Repin V.A., Lukina A.V., Strekalkin A.A. Parameterization of Maxwell - Cremona diagram for determining forces in elements of a scissors truss. Structural Mechanics of Engineering Constructions and Buildings. 2024;20(2):97-108. http://doi.org/10.22363/1815-5235-2024-20-2-97-108 EDN: KZTKLX
  2. Gribanov A.S., Roshchina S.I., Popova M.V., Sergeev M.S. Laminar polymer composites for wooden structures. Magazine of Civil Engineering. 2018;7(83):3-11. http://doi.org/10.18720/MCE.83.1 EDN: ZDIKJN
  3. Jašek M., Stejskalová K., Fojtík R., Ingeli R. Analysis of the service life of wooden bridge structures using structural protection. Case Studies in Construction Materials. 2025;22:e04453. http://doi.org/10.1016/J.CSCM.2025.E04453
  4. Yadav S., Purchase D. Biodeterioration of cultural heritage monuments: A review of their deterioration mechanisms and conservation. International Biodeterioration & Biodegradation. 2025;201:106066. http://doi.org/10.1016/J.IBIOD.2025. 106066
  5. Qiao Ze.H., Jiang Sh.F., Tang W.J., Li Ni.L. Dual-indicator prediction model for the safety of Chinese ancient wooden structures subjected to bioerosion. Journal of Building Engineering. 2021;43:102868. http://doi.org/10.1016/J.JOBE.2021.102868 EDN: XLWCSO
  6. Mackiewicz M., Zimiński K., Pawłowicz J.A., Knyziak P. Evaluation of the historic wooden structure condition based on the results of non-destructive tests. Engineering Failure Analysis. 2024;159:108116. http://doi.org/10.1016/J.ENGFAILANAL.2024.108116 EDN: GQTVZV
  7. Andersen C.E., Hoxha E., Rasmussen F.N., Sorensen C.G., Birgisdottir H. Temporal considerations in life cycle assessments of wooden buildings: Implications for design incentives. Journal of Cleaner Production. 2024;445:141260. http://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2024.141260 EDN: DPSBPV
  8. Califano A., Leijonhufvud G., Bichlmair S., Kilian R., Wessberg M., Sepe R., Lamanna G., Bertolin C. Cumulative climate-induced fatigue damage in wooden painted surfaces: The case of wooden churches in Sweden. Journal of Cultural Heritage. 2024;67:313-325. http://doi.org/10.1016/J.CULHER.2024.03.017 EDN: QRXCCF
  9. Silva A., de Brito J. Service life of building envelopes: A critical literature review. Journal of Building Engineering. 2021;44:102646. http://doi.org/10.1016/J.JOBE.2021.102646 EDN: GPEQBG
  10. Shirmohammadi M., Leggate W., Redman A. Effects of moisture ingress and egress on the performance and service life of mass timber products in buildings: a review. Construction and Building Materials. 2021;(290):123176. http://doi.org/10.1016/J.CONBUILDMAT.2021.123176 EDN: JOSSIT
  11. Wang Q., Wang Z., Feng X., Zhao Y., Li Z. Mechanical properties and probabilistic models of wood and engineered wood products: A review of green construction materials. Case Studies in Construction Materials. 2024:(21): e03796. http://doi.org/10.1016/J.CSCM.2024.E03796 EDN: GGNEVS
  12. Gomon S., Homon S., Pavluk A., Matviiuk O., Sasiuk Z., Puhach Y., Svyrydiuk O. Hypotheses and prerequisites for modelling the stress-strain state of wooden element normal cross-section using the deformation calculation method. Procedia Structural Integrity. 2024;(59):559-565. http://doi.org/10.1016/J.PROSTR.2024.04.079 EDN: JCSSOQ
  13. Lisyatnikov M., Lukina A., Lukin M., Roschina S. Experimental study of a wooden girder truss with composite chords. Architecture and Engineering. 2024;9(2):47-56. http://doi.org/10.23968/2500-0055-2024-9-2-47-56 EDN: IFJAHS
  14. Roshchina S.I., Lukina A.V., Narmania B.E., Lisyatnikov M.S., Lukin M.V. Life cycle study of buildings wooden coverings in the textile industry. Izvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedenii, Seriya Teknologiya Tekstil’noi Promyshlennosti. 2024;(4):201-208. (In Russ.) http://doi.org/10.47367/0021-3497_2024_4_201 EDN: LZQWBR
  15. Chernykh A.G., Korolkov D.I., Danilov E.V., Kazakevich T.N., Koval P.S. Estimation of the residual resource of wooden structuresby the amount of physical wear. Housing Construction. 2022;(4):66-72. (In Russ.) http://doi.org/10.31659/ 0044-4472-2022-4-66-71 EDN: OFDSHE
  16. Roschina S.I., Lukina A.V., Sergeev M.S., Vlasov A.V., Gribanov A.S. Restoration of wooden constructions by impregnation of polymer composition on the example of industrial buildings of light and textile industry. Izvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedenii, Seriya Teknologiya Tekstil’noi Promyshlennosti. 2016;(5):76-80. (In Russ.) EDN: XHYJRT
  17. Lam D.H., Cuong L.N., Van Manh P., Van Minh N. On the conditioning of the Newton formula for Lagrange interpolation. Journal of Mathematical Analysis and Applications. 2022;(1):125473. http://doi.org/10.1016/J.JMAA.2021.125473
  18. Kalitkin N.N. Numerical methods: textbook. stipend. 2nd ed., revised. St. Petersburg: BHV Petersburg publ.; 2011. (In Russ.)
  19. Zoteev V.E., Makarov R.Y. Numerical method of determining creep model parameters within the first two stages of creep. Vestnik of Samara University. Aerospace and Mechanical Engineering. 2017;16(2):145-156. (In Russ.) http://doi.org/10.18287/2541-7533-2017-16-2-145-156 EDN: ZAETOH
  20. Chernykh A., Korolkov D., Nizhegorodtsev D., Kazakevich T., Mamedov S. Estimating the residual operating life of wooden structures in high humidity conditions. Architecture and Engineering. 2020;5(1):10-19. http://doi.org/10.23968/2500-0055-2020-5-1-10-19 EDN: LYBAZC
  21. Ivanov Yu.M., Slavik Yu.Y. Assessment of long-term bending strength of wood based on the results of short-term tests. Bulletin of Higher Educational Institutions. 1981;(2):66-70. (In Russ.) https://lesnoizhurnal.ru/apxiv/1981/%E2%84%962-1981.pdf
  22. Belyankin F.P. Long-term resistance of a tree. Moscow, Leningrad : ONTI Publ.; 1934. (In Russ.) Available from: https://djvu.online/file/ElrD5VAqf2tv1 (accessed: 15.02.2025).
  23. Sindhu T.N., Atangana A., Riaz M.B., Abushal T.A. Bivariate entropy-transformed Weibull distribution for modelling bivariate system-simulated data from a computer series: Mathematical features and applied results. Alexandria Engineering Journal. 2025;117:593-608. http://doi.org/10.1016/j.aej.2024.12.107
  24. Roshchina S.I. Theoretical studies of reinforced wooden structures taking into account long-term force effects. Industrial and Civil Engineering. 2008;(1):48-49. (In Russ.) EDN: IJBHCR
  25. Sheshukova N.V. Rheological behavior of wood under permanently acting load. Bulletin of the St. Petersburg Forest Engineering Academy. 2008:(184):180-185. (In Russ.) EDN: MVLVIL
  26. Hung K.-C., Wu T.-L., Chen Y.-L., Wu J.-H. Assessing the effect of wood acetylation on mechanical properties and extended creep behavior of wood/recycled-polypropylene composites. Construction and Building Materials. 2016;108:139-145. http://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2016.01.039
  27. Nikitina T.A. Technological lifespan of coniferous retrowood in the elements of wooden structures. dis.. Candidate of Technical Sciences. 2021. (In Russ.) EDN: RQLTBR

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».